搬运自抠哥的GitHub
https://github.com/kouge0510/yolov5-broken_packages_recognition_dataset?tab=readme-ov-file
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用于YOLOv5损坏包裹识别的一个模型
结果示例
概览
此项目专注于使用自定义训练的YOLOv5模型来检测损坏的包裹。目标是实时识别出有明显损坏迹象的包裹，从而帮助物流操作中包裹检查的自动化。
训练过程
1.数据收集：我们收集了一个包裹图像的数据集，保证了损坏的、未损坏包裹的平衡表示。
2.数据预处理：调整了图像大小，并使用YOLO格式进行了标签注释。应用数据增强技术以增加训练集的多样性。
3.模型训练：
○在预处理后的数据集上训练了YOLOv5。
○调整了超参数以优化模型性能，超参数包括学习率、批量大小和训练轮数。
4.评估：模型在一个独立的验证集上进行了评估。计算了精确度、召回率和mAP（平均精度均值）等指标来评估模型性能。
5.推断：训练好的模型被用来在新图像中检测损坏的包裹。结果被可视化并保存用来进一步分析。
用法
克隆仓库:
git clone https://github.com/yourusername/damaged-package-detection.git
cd damaged-package-detection